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Ai最新进展

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AI 技术的发展历程如下:

  1. 早期阶段(1950s - 1960s):包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。
  2. 知识驱动时期(1970s - 1980s):有专家系统、知识表示、自动推理。
  3. 统计学习时期(1990s - 2000s):出现了机器学习算法,如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。
  4. 深度学习时期(2010s - 至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到广泛应用。

当前 AI 的前沿技术点包括:

  1. 大模型,如 GPT、PaLM 等。
  2. 多模态 AI,例如视觉 - 语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合。
  3. 自监督学习,包含自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。
  4. 小样本学习,如元学习、一次学习、提示学习等。
  5. 可解释 AI,涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。
  6. 机器人学,包括强化学习、运动规划、人机交互等。
  7. 量子 AI,有量子机器学习、量子神经网络等。
  8. AI 芯片和硬件加速。

此外,绿洲资本张津剑认为 AI 技术正在加速发展,并且没有看到任何减缓的迹象。尽管媒体报道可能有所减少,但 AI 的实际进展非常迅速。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

问:AI的技术历史和发展方向,目前最前沿的技术点有哪些

1.早期阶段(1950s-1960s):专家系统、博弈论、机器学习初步理论2.知识驱动时期(1970s-1980s):专家系统、知识表示、自动推理3.统计学习时期(1990s-2000s):机器学习算法(决策树、支持向量机、贝叶斯方法等)4.深度学习时期(2010s-至今):深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等

问:AI的技术历史和发展方向,目前最前沿的技术点有哪些

1.大模型(Large Language Models):GPT、PaLM等2.多模态AI:视觉-语言模型(CLIP、Stable Diffusion)、多模态融合3.自监督学习:自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等4.小样本学习:元学习、一次学习、提示学习等5.可解释AI:模型可解释性、因果推理、符号推理等6.机器人学:强化学习、运动规划、人机交互等7.量子AI:量子机器学习、量子神经网络等8.AI芯片和硬件加速

世界好像变难了,我们该如何应对?| 对谈绿洲资本张津剑之 AI、人与生命力

加速中的AI:张津剑认为AI技术正在加速发展,并且没有看到任何减缓的迹象。尽管媒体报道可能有所减少,但AI的实际进展非常迅速。

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AI文生视频
以下是关于文字生成视频(文生视频)的相关信息: 一些提供文生视频功能的产品: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:Stable Diffusion 的插件,可在图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能将原视频转换成各种风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关网站可查看:https://www.waytoagi.com/category/38 。 制作 5 秒单镜头文生视频的实操步骤(以梦 AI 为例): 进入平台:打开梦 AI 网站并登录,新用户有积分可免费体验。 输入提示词:涵盖景别、主体、环境、光线、动作、运镜等描述。 选择参数并点击生成:确认提示词无误后,选择模型、画面比例,点击「生成」按钮。 预览与下载:生成完毕后预览视频,满意则下载保存,不理想可调整提示词再试。 视频模型 Sora:OpenAI 发布的首款文生视频模型,能根据文字指令创造逼真且充满想象力的场景,可生成长达 1 分钟的一镜到底超长视频,视频中的人物和镜头具有惊人的一致性和稳定性。
2025-04-20
Ai在设备风控场景的落地
AI 在设备风控场景的落地可以从以下几个方面考虑: 法律法规方面:《促进创新的人工智能监管方法》指出,AI 的发展带来了一系列新的安全风险,如对个人、组织和关键基础设施的风险。在设备风控中,需要关注法律框架是否能充分应对 AI 带来的风险,如数据隐私、公平性等问题。 趋势研究方面:在制造业中,AI Agent 可用于生产决策、设备维护、供应链协调等。例如,在工业设备监控与预防性维护中,Agent 能通过监测传感器数据识别异常模式,提前通知检修,减少停机损失和维修成本。在生产计划、供应链管理、质量控制、协作机器人、仓储物流、产品设计、建筑工程和能源管理等方面,AI Agent 也能发挥重要作用,实现生产的无人化、决策的数据化和响应的实时化。
2025-04-20
ai视频
以下是 4 月 11 日、4 月 9 日和 4 月 14 日的 AI 视频相关资讯汇总: 4 月 11 日: Pika 上线 Pika Twists 能力,可控制修改原视频中的任何角色或物体。 Higgsfield Mix 在图生视频中,结合多种镜头运动预设与视觉特效生成视频。 FantasyTalking 是阿里技术,可制作角色口型同步视频并具有逼真的面部和全身动作。 LAM 开源技术,实现从单张图片快速生成超逼真的 3D 头像,在任何设备上快速渲染实现实时互动聊天。 Krea 演示新工具 Krea Stage,通过图片生成可自由拼装 3D 场景,再实现风格化渲染。 Veo 2 现已通过 Gemini API 向开发者开放。 Freepik 发布视频编辑器。 Pusa 视频生成模型,无缝支持各种视频生成任务(文本/图像/视频到视频)。 4 月 9 日: ACTalker 是多模态驱动的人物说话视频生成。 Viggle 升级 Mic 2.0 能力。 TestTime Training在英伟达协助研究下,可生成完整的 1 分钟视频。 4 月 14 日: 字节发布一款经济高效的视频生成基础模型 Seaweed7B。 可灵的 AI 视频模型可灵 2.0 大师版及 AI 绘图模型可图 2.0 即将上线。
2025-04-20
ai视频教学
以下是为您提供的 AI 视频教学相关内容: 1. 第一节回放 AI 编程从入门到精通: 课程安排:19、20、22 和 28 号四天进行 AI 编程教学,周五晚上穿插 AI 视频教学。 视频预告:周五晚上邀请小龙问露露拆解爆火的 AI 视频制作,视频在视频号上有大量转发和播放。 编程工具 tree:整合多种模型,可免费无限量试用,下载需科学上网,Mac 可拖到文件夹安装,推荐注册 GitHub 账号用于代码存储和发布,主界面分为工具区、AI 干活区、右侧功能区等。 网络不稳定处理:网络不稳定时尝试更换节点。 项目克隆与文件夹:每个项目通过在本地新建文件夹来区分,项目运行一轮一轮进行,可新建会话,终端可重开。 GitHub 仓库创建:仓库相当于本地项目,可新建,新建后有地址,可通过多种方式上传。 Python 环境安装:为方便安装提供了安装包,安装时要选特定选项,安装后通过命令确认。 代码生成与修改:在 tree 中输入需求生成代码,可对生成的代码提出修改要求,如添加滑动条、雪花形状、颜色等,修改后审查并接受。 2. AI 视频提示词库: 神秘风 Arcane:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,League of Legends style,game modelling 乐高 Lego:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,lego movie style,bright colours,block building style 模糊背景 Blur Background:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,emphasis on foreground elements,sharp focus,soft background 宫崎骏 Ghibli:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,Spirited Away,Howl's Moving Castle,dreamy colour palette 蒸汽朋克 Steampunk:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,fantasy,gear decoration,brass metal robotics,3d game 印象派 Impressionism:Prompt:a robot is walking through a destroyed city,,big movements
2025-04-20
ai写程序
以下是关于使用 AI 写程序的相关内容: 1. 对于技术纯小白: 从最基础的小任务开始,让 AI 按照最佳实践写一个 say hello 的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑,以学会必备的调试技能。 若学习写 chrome 插件,可让 AI 按照最佳实践生成简单的示范项目,包含全面的典型文件和功能,并讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。若使用 o1mini,可在提示词最后添加生成创建脚本的要求,并请教如何运行脚本(Windows 机器则是 create.cmd)。 2. 明确项目需求: 通过与 AI 的对话逐步明确项目需求。 让 AI 帮助梳理出产品需求文档,在后续开发时每次新起聊天将文档发给 AI 并告知在做的功能点。 3. 在独立游戏开发中的经验: 单独让 AI 写小功能没问题,但对于复杂的程序框架,可把不方便配表而又需要撰写的简单、模板化、多调用 API 且牵涉小部分特殊逻辑的代码交给 AI。 以 Buff 系统为例,可让 AI 仿照代码写一些 Buff。但目前 Cursor 生成复杂代码需要复杂的前期调教,ChatGPT 相对更方便。 教 AI 时要像哄小孩,及时肯定正确的,指出错误时要克制,不断完善其经验。 4. 相关资源和平台: AI 写小游戏平台:https://poe.com/ 图片网站:https://imgur.com/ 改 bug 的网站:https://v0.dev/chat 国内小游戏发布平台:https://open.4399.cn/console/ 需要注意的是,使用 AI 写程序时,对于技术小白来说,入门容易但深入较难,若没有技术背景可能提不出问题,从而影响 AI 发挥作用。
2025-04-19
学AI上钉钉
以下是在钉钉上学 AI 的相关内容: 从 AI 助教到智慧学伴的应用探索: 登录钉钉客户端,在右上角依次选择钉钉魔法棒、AI 助理、创建 AI 助理。进入创建 AI 助理页面后,填写 AI 助理信息,设置完成即可创建成功。 AI 领导力向阳乔木:未提及具体的在钉钉上学 AI 的操作方法。 基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤: 创建应用: 进入,登录后点击创建应用,填写应用相关信息。 点击添加应用能力,选择“机器人”能力并添加。 配置机器人信息后点击发布,发布后点击“点击调试”,会自动创建测试群聊,可在客户端查看。点击版本管理与发布,创建新版本发布。 项目配置: 点击凭证与基础信息,获取 Client ID 和 Client Secret 两个参数。 参考项目,将相关配置加入项目根目录的 config.json 文件,并设置 channel_type:"dingtalk",注意运行前需安装依赖。 点击事件订阅,点击已完成接入,验证连接通道,会显示连接接入成功。 使用:与机器人私聊或将机器人拉入企业群中均可开启对话。
2025-04-19
请帮我整理关于AI最新进展和应用的介绍内容
以下是关于 AI 最新进展和应用的介绍: 医疗领域: ChatGPT 和 Google Bard 等技术极大加速了医疗健康生物制药的研究。AI 在抗癌、抗衰老、早期疾病防治等方面发挥着重要作用。 提前三年诊断胰腺癌。 两名高中生与医疗技术公司合作发现与胶质母细胞瘤相关的新靶基因。 帮助抗衰老,筛查超过 80 万种化合物发现高效药物候选物。 用于寻找阿尔兹海默症的治疗方法。 帮助早期诊断帕金森。 法律法规方面: AI 在许多领域已经取得重大进展和效率提升,如交通监控、银行账户欺诈检测、工业大规模安全关键实践等。 AI 具有巨大的潜力来改变社会和经济,可能产生与电力或互联网相当的影响。 大型语言模型等技术进步带来了变革性的发展机会。 基础通识课方面: 流式训练方式提升了训练速度和质量,基于 Transformer 模型进行流匹配优于扩大模型。 有多种 AI 生成工具,如能创作音乐的 so no 音频生成工具、创建个人 AI 智能体的豆包、生成播客的 Notebook LN。 端侧大模型能部署在手机端等设备,通过压缩解决存储和性能问题。 AI 工程平台对模型和应用有要求,如 define 平台,coach 平台有新版本模板和众多插件工具,还有工作流。 有魔搭社区等为大模型提供服务的平台。 预告了 AI 建站,需安装基础软件帮助文科生和无基础人员建站。
2025-03-15
RAG最新进展
RAG(检索增强生成)是由 Lewis 等人于 2020 年中期提出的一种大语言模型领域的范式。 其发展经历了以下阶段: 1. 2017 年创始阶段,重点是通过预训练模型吸收额外知识以增强语言模型,主要集中在优化预训练方法。 2. 大型语言模型如 GPT 系列在自然语言处理方面取得显著成功,但在处理特定领域或高度专业化查询时存在局限性,易产生错误信息或“幻觉”,特别是在查询超出训练数据或需要最新信息时。 3. RAG 包括初始的检索步骤,查询外部数据源获取相关信息后再回答问题或生成文本,此过程为后续生成提供信息,确保回答基于检索证据,提高输出准确性和相关性。 4. 在推断阶段动态检索知识库信息能解决生成事实错误内容的问题,被迅速采用,成为完善聊天机器人能力和使大语言模型更适用于实际应用的关键技术。 RAG 在多个基准测试中表现出色,如在 Natural Questions、WebQuestions 和 CuratedTrec 等中表现抢眼。用 MSMARCO 和 Jeopardy 问题进行测试时,生成的答案更符合事实、具体和多样,FEVER 事实验证使用后也有更好结果。基于检索器的方法越来越流行,常与 ChatGPT 等流行大语言模型结合使用提高能力和事实一致性,在 LangChain 文档中有相关使用例子。 同时,对增强生成检索的兴趣增长促使了嵌入模型质量的提高,传统 RAG 解决方案中的问题也得到解决。
2025-02-20
国产AI大模型的最新进展
以下是国产 AI 大模型的最新进展: 通义千问的 Qwen 系列表现出色:Qwen 是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、能参与国际竞争的国产大模型。Qwen 多次冲进相关榜单,得分不断提高,其开源模型累计下载量突破 1600 万,国内外有大量开发者基于 Qwen 开发模型和应用,尤其在企业级领域。通义大模型证明了开源开放的力量。 国内大模型落地情况:2024 年被称为国内大模型落地元年,1 至 11 月,大模型中标项目共 728 个,是 2023 年全年的 3.6 倍;中标金额 17.1 亿元,是 2023 年全年的 2.6 倍。中标项目数前五的行业分别是运营商、能源、教育、政务、金融。厂商方面,百度以 40 个中标项目数、2.74 亿元的中标金额排名所有厂商之首,科大讯飞居第二。 其他进展:智谱一年间推出了 4 代 GLM,一直是国内能力较好的模型之一。MiniMax 推出了 MoE 架构的新模型和“星野”这个目前国内较成功的 AI 陪聊 APP。月之暗面专注长 Token 能力,在记忆力和长 Token 能力上有一定优势。但硬件层上的卡脖子问题仍未缓解,国内目前仍无胜任大模型训练的芯片,在推理上虽有 Nvidia 的替代产品逐渐出现,但华为昇腾在单卡指标上距离不远,因稳定性不足和缺乏 Cuda 生态,仍需时间打磨。
2025-01-09
AI方面有什么最新进展
以下是 AI 方面的一些最新进展: 1. 2024 人工智能现状报告:由剑桥大学和 AI 风险投资公司 Air Street Capital 的相关人员共同发表,围绕人工智能领域的最新进展、政治动态、安全挑战及未来预测几大方面进行说明。 2. AI 绘画:从生成艺术作品到辅助艺术创作,逐渐改变传统艺术面貌。技术进步使创作质量和速度取得突破,为艺术家提供新工具和可能性,但也引发了关于艺术本质、创造性、版权和伦理的讨论,带来对从业者职业安全的焦虑和“侵权”嫌疑的反对之声。 3. 技术历史和发展方向: 发展历程:包括早期阶段的专家系统、博弈论、机器学习初步理论;知识驱动时期的专家系统、知识表示、自动推理;统计学习时期的机器学习算法;深度学习时期的深度神经网络等。 前沿技术点:大模型(如 GPT、PaLM 等)、多模态 AI(视觉语言模型、多模态融合)、自监督学习、小样本学习、可解释 AI、机器人学、量子 AI、AI 芯片和硬件加速。
2024-12-05
人工智能与AI诈骗最新进展
以下是关于人工智能与 AI 诈骗的最新进展: 在 2024 年,AI 领域有诸多进展。在图像和视频方面,超短视频的精细操控,如表情、细致动作、视频文字匹配等有所发展,有一定操控能力的生成式短视频中,风格化、动漫风最先成熟,真人稍晚。AI 音频能力长足进展,带感情的 AI 配音基本成熟。“全真 AI 颜值网红”出现,可稳定输出视频并直播带货。游戏 AI NPC 有里程碑式进展,出现新的游戏生产方式。AI 男/女朋友聊天基本成熟,在记忆上有明显突破,能较好模拟人的感情,产品加入视频音频,粘性提升并开始出圈。实时生成的内容开始在社交媒体内容、广告中出现。AI Agent 有明确进展,办公场景“AI 助手”开始有良好使用体验。AI 的商业模式开始有明确用例,如数据合成、工程平台、模型安全等。可穿戴全天候 AI 硬件层出不穷,虽然大多数不会成功。中国 AI 有望达到或超过 GPT4 水平,美国可能出现 GPT5,世界上开始出现“主权 AI”。华为昇腾生态开始形成,国内推理芯片开始国产替代(训练替代稍晚)。然而,AI 造成的 DeepFake、诈骗、网络攻击等开始进入公众视野,并引发担忧,AI 立法、伦理讨论仍大规模落后于技术进展。 在 3 月底的 23 个最新 AI 产品中,有室内装修自动渲染的 HomeByte,生成效果超赞的新视觉模型 Playground v1,“图生文”反向工具 Clip Interrogator 以及致力于解决电话诈骗的 GPTCHA 等。 在技术应用方面,LLMs 能自动化写代码等流程,交通应用如 Google Maps 和 CityMapper 也使用了 AI。AI 在银行业的欺诈检测、信用管理和文件处理等方面发挥作用。同时,AI 还在药物研发、解决气候危机等领域有重要应用。 总之,AI 技术在不断发展的同时,也带来了如诈骗等问题,需要关注和解决。
2024-12-02
AI加教育的最新进展
以下是 AI 加教育的最新进展: 案例方面: “AI 赋能教师全场景”,来自 MQ 老师的投稿贡献。 “未来教育的裂缝:如果教育跟不上 AI”,揭示了人工智能在教育领域从理论走向实际应用带来的颠覆性改变。 “化学:使用大型语言模型进行自主化学研究”。 “翻译:怎么把一份英文 PDF 完整地翻译成中文?”,介绍了 8 种方法。 对未来的预判: 个性化学习时代已到来,AI 将作为教育生态系统的一部分与人类教师协作,为孩子提供不同的学习体验,如混合式教学、定制学习路径等。 教育工作者将成为学习的引导者和伙伴,更多关注孩子的全人发展,如创造力和社交智慧。 未来 3 年,提升人机协作效率的领域,如 AI 作业批改、备课、定制教育规划、学前启蒙等,对教育从业者蕴藏着巨大机遇。 探索实践: 过去半年多,梳理教学和育儿工作流,每个环节与 AI 协作可大幅提升效率,但也加剧了知识获取的不平等。从家长的“育”、老师的“教”和学生的“学”进行了落地实践的拆解。
2024-11-05